<button id="6uuw8"></button> 介紹一種實(shí)用的二維條碼識(shí)別算法。首先探討了二維條碼的定位與分割算法,利用Hough變換與Sobel邊緣檢測(cè)把條碼圖像從原始采集的圖像中有效地分割出來(lái) 然后分析了條碼圖像經(jīng)過(guò)光學(xué)系統(tǒng)的噪聲模型,提出了一種計(jì)算點(diǎn)擴(kuò)展函數(shù)標(biāo)準(zhǔn)方差的算法 采用Flourier變換自適應(yīng)地選取閾值去除噪聲導(dǎo)致的無(wú)效邊界,從而得到條碼的基本模塊。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該算法具有很好的抗噪性,提高了二維條碼的識(shí)別率。
上傳時(shí)間： 2014-11-30
上傳用戶：miaochun888
介紹一種實(shí)用的二維條碼識(shí)別算法。首先探討了二維條碼的定位與分割算法,利用Hough變換與Sobel邊緣檢測(cè)把條碼圖像從原始采集的圖像中有效地分割出來(lái) 然后分析了條碼圖像經(jīng)過(guò)光學(xué)系統(tǒng)的噪聲模型,提出了一種計(jì)算點(diǎn)擴(kuò)展函數(shù)標(biāo)準(zhǔn)方差的算法 采用Flourier變換自適應(yīng)地選取閾值去除噪聲導(dǎo)致的無(wú)效邊界,從而得到條碼的基本模塊。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該算法具有很好的抗噪性,提高了二維條碼的識(shí)別率。
上傳時(shí)間： 2014-11-25
上傳用戶：shus521
粒子群優(yōu)化算法結(jié)合灰色模型進(jìn)行電力市場(chǎng)的預(yù)測(cè)，自己編寫(xiě)的源代碼，使用標(biāo)準(zhǔn)粒子群算法
標(biāo)簽： 粒子群 優(yōu)化算法 灰色模型 電力市場(chǎng)
上傳時(shí)間： 2016-12-15
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感知器算法實(shí)驗(yàn) w1 w2 分類 早期“人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”模型
標(biāo)簽： w1 w2 算法 實(shí)驗(yàn)
上傳時(shí)間： 2013-12-22
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過(guò)程信號(hào)的前饋-反饋型自適應(yīng)盲分離算法：利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自學(xué)習(xí)能力實(shí)現(xiàn)信號(hào)的盲分離已被證明是實(shí)現(xiàn)信號(hào)分離的一種有效方法,不同的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)分離算法的效能將產(chǎn)生極大的影響
標(biāo)簽： 信號(hào) 盲分離 過(guò)程 前饋
上傳時(shí)間： 2016-12-23
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matlab格式源代碼。功能：模糊BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)集成解耦算法和應(yīng)用于控制優(yōu)化模型問(wèn)題。
標(biāo)簽： matlab BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 源代碼 模糊
上傳時(shí)間： 2017-01-02
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matlab格式源代碼。功能：徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法源碼和應(yīng)用于時(shí)間序列模型建立和預(yù)測(cè)問(wèn)題。
標(biāo)簽： matlab 源代碼 徑向 應(yīng)用于
上傳時(shí)間： 2014-01-01
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用matlab 實(shí)現(xiàn)耦合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本模型的算法代碼3453534643訴訟
標(biāo)簽： 3453534643 matlab 耦合 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
上傳時(shí)間： 2013-12-27
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本書(shū)介紹了LDPC碼的編、譯碼基本原理及各種譯碼算法；詳細(xì)分析了LDPC碼的特點(diǎn)、分析方法；對(duì)無(wú)線移動(dòng)通信信道模型下LDPC碼的性能進(jìn)行了剖析。各章原理的敘述力求突出概念清晰，注重理論推導(dǎo)和仿真試驗(yàn)驗(yàn)證相結(jié)合。
上傳時(shí)間： 2014-11-14
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基于人工魚(yú)群算法的投影尋蹤模型通用MATLAB源碼
標(biāo)簽： MATLAB 人工魚(yú)群 算法 投影
上傳時(shí)間： 2014-12-02
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